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Enregistrement W4410040292 · doi:10.3390/ijms26094317

Development and Validation of an Extracellular Matrix Gene Expression Signature for Prognostic Prediction in Patients with Uveal Melanoma

2025· article· en· W4410040292 sur OpenAlexaff
Alejandro Mejía‐García, Carlos A. Orozco, Jeremy Herzog, Oscar Alarcón-Betancourth, Alexandra Meneses-Torres, Johanna González, Yina Zambrano, Alba Lucía Cómbita, Diego A. Bonilla, Seth Frietze

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemExtracellular matrixGene expression profilingOncologyGene signatureProportional hazards modelMelanomaTumor microenvironmentBiologyGene expressionMMP1Cancer researchGeneBioinformaticsComputational biologyMedicineInternal medicineImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uveal melanoma (UVM) is an aggressive cancer with a poor prognosis, particularly in metastatic cases. This study aimed to develop and validate a novel extracellular matrix (ECM) gene expression signature to predict prognosis and stratify patients by risk. ECM-related genes were identified and used to construct a prognostic model through Lasso–Cox regression analysis, leveraging RNA sequencing data from 80 UVM patients in The Cancer Genome Atlas (TCGA). The model was validated using an independent cohort of 63 UVM patients. Survival analyses, immune infiltration profiling, and functional enrichment analyses were conducted to evaluate the biological significance and clinical utility of the signature. The ECM signature stratified patients into high- and low-risk groups with significant differences in survival outcomes. High-risk patients showed elevated expression of MMP1 and MMP12, which are associated with ECM remodeling and immune modulation, alongside increased infiltration of immunosuppressive cells, such as M2 macrophages. Validation confirmed the prognostic value of the signature across cohorts. Functional analyses highlighted the involvement of ECM-related pathways, epithelial–mesenchymal transition, and immune system interactions in tumor progression. This ECM gene expression signature is a robust prognostic tool for UVM, offering insights into tumor biology and immune microenvironment interactions. It holds promise for improving patient stratification and guiding personalized therapeutic strategies. Further research is warranted to explore the functional roles of these genes in UVM progression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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